三层简单神经网络 定义变量 定义前向传播的神经网络( ) $$ a = xw_1; y = aw_2 $$ 调用会话输出结果 [[3.957578]] 使用 placeholder 机制可避免计算图太大，因为，每次使用 便需要创建一个节点。 [[3.957578]] 增加多个输入 [[ 3.9575
原创
2021-08-27 09:30:41
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Lenet 神经网络在 Mnist 数据集上的实现，主要分为三个部分：前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）、反向传播过程（mnist_lenet5_backword.py）、测试过程（mnist_lenet5_test.py）。第一，前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）实现对网络中参数和偏置的初始化、定义卷积结构和池化结构、定义前向传播过程。#c
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2023-10-26 20:26:02
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文章目录实验内容实验要求实验代码效果图展示 实验内容基于威斯康星乳腺癌数据集，搭建BP神经网络，实现肿瘤预测与分析。实验要求1.加载sklearn自带的数据集，探索数据。 2.划分训练集与测试集。 3.建立BP模型（评估后可进行调参，从而选择最优参数）。 4.进行模型训练。 5.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用Axes3D绘制3d散点图）。 6.进行模型评估，并进行预测结果指标统
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2023-07-05 16:55:35
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小白一枚最近接触了pytorch框架，细读了pytorch之实战计算机视觉，唐进民一书，这里做个笔记，希望能好好学习一下这个框架。1.手动计算梯度 一个batch（批次）的数据从输入到输出的完整过程是：先输入100个具有1000个特征的数据x，经过隐藏层后变成了100个具有100个特征的数据，再经过输出层输出100个具有10个分类结果值的数据y，在得到结果后计算损失并反向传播，这样就完成了一次训
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2023-08-19 17:42:20
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引言：卷积神经网络作为CV任务的常规网络，不论是优化网络特征工程还是优化任务，总是离不开网络结构，因此要对CNN架构发展进行了解。从LeNet奠定了CNN的基本构造后，经历了加深网络、加宽网络、注意力机制、精简网络、网络架构搜索这样的阶段。本博文对网络的发展进行极简地整理，主要列出了提纲，需要结合参考的博文来看。
引言：卷积神经网络作为CV任务的常规网络
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2023-10-13 00:25:19
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一 通过Tensorflow训练神经网络模型 上一节介绍了如何通过Tensorflow中变量表示神经网络中的参数，并且给出了一个样例完成了神经网络的前向传播过程。在这份代码中，所有【变量】的取值都是【随机】的。在使用【神经网络】解决实际的【分类】和【回归问题】时，需要更好的设置【参数】的【取值】。在本节，我们将简答的介绍使用【监督学习】
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2023-11-24 23:03:11
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利用pytorch的nn工具箱，构建一个神经网络神经网络核心组件及其关系图神经网络的核心组件神经网络关键组件相互关系图神经网络实例背景说明神经网络结构代码示例导入必要的模块定义一些超参数下载数据并对数据进行预处理可视化源数据构建模型训练模型可视化训练及测试损失值如何构建神经网络构建网络层前向传播反向传播训练模型参考文献 神经网络核心组件及其关系图神经网络的核心组件（1）层：神经网络的基本结构，将
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2023-08-02 11:14:26
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文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、使用numpy
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2023-09-26 05:32:13
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卷积神经网络示例 （Convolutional neural network example）假设，有一张大小为 32×32×3 的输入图片，这是一张 RGB 模式的图片，你想做手写体数字识别。 32×32×3 的 RGB 图片中含有某个数字，比如 7，你想识别它是从 0-9 这 10 个字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。输入是 32×32×3 的矩阵，假设第一层使用过滤器大小为
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2023-09-05 10:35:19
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以下是一个简单的神经网络计算代码，它由三个函数组成：init_network()、forward()和softmax()。这个神经网络有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，其中输入层和隐藏层都有三个神经元，输出层有两个神经元。import numpy as np
def init_network():
# 初始化权重和偏置
network = {}
network['W1
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2023-10-04 18:40:23
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# 编写简单神经网络
在机器学习领域中，神经网络是一种常用的模型，它模拟了人脑神经元之间的相互连接关系。神经网络可以应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译等各种任务中。本文将介绍如何编写一个简单的神经网络模型，并使用Python实现。
## 1. 神经网络的基本结构
神经网络主要由三部分组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对输入数据进行加权计算和激活函数处理，然后将结果传
原创
2023-08-23 11:04:28
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如何实现神经网络：一个简单案例
作为一名经验丰富的开发者，我可以教给你如何实现一个简单的神经网络案例。在教学过程中，我们将按照以下步骤进行操作。
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入必要的库
2 | 准备数据集
3 | 创建模型
4 | 编译模型
5 | 训练模型
6 | 评估模型
7 | 使用模型进行预测
**步骤1：导入必要的库**
首先，我们需要导入一些必要的库，包括`n
原创
2024-01-16 06:01:10
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定义：BP是一种多层前馈神经网络，主要特点信号向前传递，误差反向传播。在传递过程中，输入信号从输入层经隐含层，直至输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层未达到期望输出，则根据预测误差调整权值和阈值，使网络输出不断逼近预测输出。1 网络初始化：确定输入、隐含、输出层神经元个数2 输入层-->隐含层计算：3 隐含层 --> 输出层计算:...
原创
2022-01-11 16:55:32
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BP神经网络经典例子——基于近红外光谱的汽油辛烷值测试我这里找到了两个不同的代码(matlab实现)，都可以试一下，需要数据文件的再可以找我要下，第一个方法比较简练，第二个十分详细（图多）。代码：load spectra_data.mat %第一个方法，生成图较少
temp = randperm(size(NIR,1));
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T
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2023-05-23 20:13:42
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# Python构建简单神经网络模型
神经网络是一种受到生物神经元启发的计算模型，它可以通过学习和优化自动识别和分类数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建一个简单的神经网络模型，并演示如何使用它进行图像分类。
## 神经网络简介
神经网络是一种由多个节点（或称为神经元）组成的网络结构。每个节点接收多个输入，并通过内部运算产生输出。这种网络的最基本形式是前向传播，其中输入信号沿着网
原创
2023-09-24 18:43:43
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读代码学编程、读代码学理论、读代码学技术、读代码学专业英语样本数据蓝莓草莓（好想吃啊）训练神经网络-四步InitializeData();//初始化训练集和测试集
InitializeLayers();//初始化神经网络
RunNetwork(1250, false);//运行神经网络
TestNetwork(1000);//
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2023-07-04 15:24:55
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第一题:DHNN
文章目录
作业内容
参考答案
第二题
遗传算法与NN
作业内容
作业参
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2023-11-11 20:46:17
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# 用卷积神经网络处理序列 1. 实现一维卷积神经网络 Keras 中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，其接口类似于 Conv2D。它接收的输入是形状 为 (samples, time, features) 的三维张量，并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴）。我们来构建一个简单的两层一维卷积神经网络，并将其应用于我们熟悉的 IMDB 情
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2023-08-12 20:16:06
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想要了解智能音箱背后的基础技术框架，其实，既是是应用类应用工程师，也需要对神经网络，以及深度学习模型，有一些基本的认识，个人认为这样会更加方便产品设计，以及相应的方案评估，因此，我们或许要大致了解感知机，Sigmoid函数的相关概念。 人类的视觉系统，是世界上最有趣的奇迹之一，当有人给了我们一张手写卡片，大家可以很轻易地认出上面的字迹，这种轻易性让我们觉得机器想要做到这一点也是很容
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2024-01-14 19:26:10
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描述：题目背景人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。 题目描述在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点
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2021-08-01 20:20:00
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